Los sistemas multi-no tripulados han demostrado aplicaciones significativas en diversos campos bajo entornos operativos complejos o extremos. Para hacer que dichos sistemas sean altamente eficientes y confiables, se han utilizado métodos de toma de decisiones cooperativas como una tecnología crítica para aplicaciones futuras exitosas. Sin embargo, los algoritmos actuales de toma de decisiones multi-agente presentan muchos desafíos, incluyendo dificultades para entender los procesos de decisión humana, baja eficiencia temporal y reducida interpretabilidad. Por lo tanto, se presenta en este documento un modelo de toma de decisiones colaborativas en tiempo real que simula la cognición humana para resolver esos problemas en entornos desconocidos, complejos y dinámicos. El modelo proporcionado, basado en la arquitectura cognitiva Soar, tiene como objetivo establecer conocimiento del dominio y simular el proceso de cooperación humana y cognición adversarial, fomentando una comprensión del entorno y las tareas para generar decisiones adversariales en tiempo real para sistemas multi-no tripulados. Este documento diseñó entornos forestales intrincados para evaluar las capacidades colaborativas de los agentes y su competencia en la implementación de diversas estrategias tácticas, mientras se evalúa la efectividad, confiabilidad y acción en tiempo real del modelo propuesto. Los resultados revelan ventajas significativas para los agentes en experimentos adversariales, demostrando fuertes capacidades para entender el entorno y colaborar de manera efectiva. Además, la toma de decisiones ocurre en milisegundos, con un consumo de tiempo que disminuye a medida que se acumula experiencia, reflejando el patrón de crecimiento de la toma de decisiones humana.